我执行的是python3.10 -m pip install -e '.[torch,metrics]'
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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torch-metrics:pytorch中模型评估的指标
火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库,以提供Pytorch共同ML评价指标,类似于tf.keras.metrics 。 如,Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri
torch_cluster-1.6.0-cp38-cp38-macosx_10_15_x86_64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.0+cpu使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.0+cpu
大模型框架知识笔记.md
文章简介: 本文将以Hugging Face Transformers库为例,演示如何在自然语言处理(NLP)任务中进行文本分类。通过六个明确的步骤,我们将详细介绍如何安装和导入必要的库,准备数据,选择并加载模型,进行训练和微调,评估模型性能,以及如何利用训练好的模型进行新数据的预测。 适合人群: 本文适合那些对自然语言处理、文本分类以及使用大型模型框架进行NLP任务感兴趣的读者。 能学到什么: 如何使用Hugging Face Transformers库安装和导入所需的工具和模型。 如何准备文本分类任务所需的数据,包括文本和标签。 如何使用BertTokenizer对文本进行编码和创建数据加载器。 如何选择并加载预训练的BERT模型,并进行微调以适应特定任务。 阅读建议: 建议读者按照文章中的六个步骤逐一操作,以便更好地理解和应用所述技巧。同时,读者可以根据自己的需求和兴趣深入研究每个步骤,以扩展其在自然语言处理任务中的应用能力。这篇文章将帮助读者建立起一个坚实的NLP任务处理基础,为更复杂的自然语言处理项目打下坚实的基础。
YOLO26训练VisDrone2019教程[源码]
本文详细介绍了如何使用YOLO26模型在VisDrone2019数据集上进行训练、评估与推理的完整流程。VisDrone2019数据集由天津大学AISKYEYE团队发布,包含10,209张静态图像和288个视频片段,标注了超过260万个目标框,涵盖10个常见类别,特别适合评估小目标检测和密集场景跟踪能力。教程从基础PyTorch环境配置开始,包括Anaconda环境创建、PyTorch安装,到数据集准备、YOLO格式转换,再到模型训练、评估与结果可视化展示,提供了全面的步骤指导和资源链接。通过本教程,读者可以掌握在无人机航拍图像上进行目标检测的实用技能。
YOLOv8实战训练指南[项目代码]
本文详细介绍了如何从零开始使用YOLOv8训练自定义数据集,涵盖数据集准备、环境配置、训练流程、模型评估与部署等全流程。文章提供了保姆级教程,包括标注工具使用、数据集划分、格式转换、训练参数设置、常见问题排查等具体操作步骤和代码示例。同时,针对新手常见问题如显存不足、损失不收敛、推理效果差等提供了解决方案,并给出了提升模型精度的实用建议,帮助读者顺利完成自定义目标检测模型的训练与部署。
网上购物系统前台后台设计
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/6ed33eea69b4 OnlineShoppingSystem 本仓库下存放网上购物系统源代码。 -- OnlineShoppingSystem - 工程目录结构简介 - 其他 -- 工程目录结构简介 其他 以上目录结构只是初步的框架,如需其他类和文件,直接添加到相应文件夹即可。 因为时间紧张,所以实体类设计的可能不够好,如需修改的话自行修改自己负责的部分。
中介效应分析-下载即用.zip
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/63841d5fbb94 在心理学及相关社会科学领域内,众多实证性研究文献构建中介效应模型,旨在探究自变量对因变量产生影响的具体路径和内在运作机制。评估中介效应效果最为广泛应用的策略是Baron与Kenny所提出的逐步分析法,然而该方法近年来持续遭遇批评和质疑,部分学者甚至强烈建议摒弃其中的序列检验步骤,转而采用当前普遍认可度较高的Bootstrap方法进行系数乘积的直接验证。本研究聚焦于相关争议性议题展开深入辨析,并对中介分析中确立因果关系的具体途径进行了探讨。基于最新研究进展,系统归纳出一种中介效应分析的规范化操作流程,并分别针对显变量与潜变量情形,提供了相应的Mplus软件程序示例。文章最后对中介效应模型的演进历程进行了概述。
量子机器学习算法开发解决方案.pptx
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Notepad- 是使用C++编写的轻量级文本编辑器, 简称ndd, 可以支持Window/Mac/Linux操作系统平台
Notepad-- 是使用C++编写的轻量级文本编辑器, 简称ndd, 可以支持Window/Mac/Linux操作系统平台。
MySQL查询重写规则[源码]
本文详细介绍了MySQL的查询重写规则,包括条件化简、外连接消除和子查询优化。条件化简部分涵盖了移除不必要的括号、常量传递、移除没用的条件、表达式计算和常量表检测。外连接消除部分解释了如何通过空值拒绝条件将外连接转换为内连接以提高查询效率。子查询优化部分则深入探讨了子查询的分类、执行方式以及MySQL对IN子查询的优化策略,如物化表和物化表转连接。这些优化技术帮助MySQL在执行复杂查询时提高性能,减少资源消耗。
chromedriver-linux64-149.0.7827.53(Beta).zip
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Quartus II中文指导
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 基于VHDL语言的24进制多功能数字钟 FPGA多功能数字钟设计 安装要求 本项目采用QuartusII9.0版本设计,非9.0版本打开可能会存在兼容性问题。 本项目选用FPGA器件为CycloneIII_EP3C40Q240C8 设计任务 设计一个24进制多功能数字电子钟,要求具备以下功能: (1)时钟显示:能够以十进制在7段数码管上显示“时”、“分”、“秒”、“十分之一秒”。 (2)校表功能:能够对时钟进行校正。 (3)启动/暂停功能:能够控制时钟的启动和暂停。 (4)一键清零功能:能够将时钟清零。 (5)整点报时功能:能够在整点时发出报时信号。 (6)闹钟功能:能够在设置的时间到达时发出闹钟信号。 顶层设计原理图如下: image 设计方案/设计原理及总体框图 设计实现思路: (1)计时功能。 计时功能主要由四个计数器模块共同构成,其中十分之一秒计时器为十进制计数、分,秒计时器为六十进制计数、小时计时器为二十四进制计数。 计时器之间采用进位信号进行串联。 (2)十进制7端数码管显示功能。 显示功能由译码器模块实现。 译码器模块的两个输入端分别为刷新端和数据端。 七个译码器的刷新端连接十分之一秒的周期脉冲信号。 而数据端连接计数器的输出端,用以将4位输出BCD码译码为7端数码管的七位显示信号。 (3)校表功能。 校表功能由二选一模块和校时模式选择器模块构成。 其中二选一模块用于连接下一级计时器模块的进位信号和手动按钮脉冲信号。 当控制信号为“0”时,二选一模块输出计时器模块的进位信号。 而当控制信号为“1”时,二选一模块输出手动按钮信号。 控制信号由校时模式选择器模块输出,校时模式选择器输出端连...
商用级量子卫星互联网接入解决方案.pptx
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回文质数解析[代码]
本文详细介绍了回文质数的概念及其在编程中的应用。回文质数是指既是素数又是回文数的整数,如151。文章通过洛谷题目P1217为例,讲解了如何在一个范围内找出所有回文质数。具体步骤包括判断素数、判断回文数以及检查位数,以减少计算时间。此外,文章还提供了完整的C语言代码示例,并讨论了主函数的优化方法,如特判2和调整函数调用顺序以提高效率。最后,作者分享了一些优化技巧和注意事项,帮助读者更好地理解和解决类似问题。
C/C++断点调试指南[项目源码]
本文详细介绍了C/C++编程中如何使用断点进行调试。文章首先解释了断点的概念及其在程序调试中的重要性,随后提供了断点设置的快捷键(如F9、F10、F11等)及其具体功能说明。此外,文章还介绍了断点的类型(如正常断点和禁用断点)以及设置断点的方法(双击左侧列或使用F9键)。特别提醒读者注意某些语句无法设置断点,如空行或未初始化的基本类型定义语句。最后,文章强调了断点调试的核心目的是逐步执行程序,以便更好地理解程序运行状态和变量值。
生成式AI详解[源码]
本文详细介绍了生成式人工智能(Generative AI)的定义、核心技术原理、应用场景及工具框架。生成式AI能够从现有数据中学习模式并生成全新内容,如文本、图像、音频等。核心技术包括生成对抗网络(GAN)、扩散模型、变换器(Transformer)和大语言模型(LLM)。应用场景涵盖文本生成、图像生成、语音合成、视频生成及多模态任务。文章还提供了典型工具与框架的对比,如Stable Diffusion、Hugging Face和DALL·E 3,并讨论了生成式AI的工作流程、优缺点、伦理挑战及未来发展方向。开发者可根据需求选择合适的技术栈,如LLM用于文本生成,扩散模型用于图像生成,多模态模型用于跨模态任务。
MySQL8开启日志[项目源码]
本文介绍了如何在MySQL8中开启general_log日志功能。首先需要在配置文件中设置general_log_file参数指定日志文件路径,并确保该文件具有读写权限且所属者正确。然后通过设置general_log = ON来启用日志功能。完成配置后,需要重启MySQL服务以使更改生效。这一功能对于数据库调试和问题排查非常有用。
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单片机擦除只读存储器-下载即用.zip
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 AT89C51是一种具备4K字节可编程及可擦除只读存储器(FPEROM——Flash Programmable and Erasable Read Only Memory)的低功耗、高性能CMOS 8位微处理器,通常被称为单片机。AT89C2051则是一种配备有2K字节可编程及可擦除只读存储器的单片机。单片机的可擦除只读存储器能够进行至少100次的重复擦除操作。该器件运用了ATMEL的高密度非易失存储器制造技术,并且与工业标准的MCS-51指令集及输出端口相兼容。由于将多功能8位CPU和闪存整合在单一芯片之中,ATMEL的AT89C51构成了一种高效微控制器,而AT89C2051则是其精简化的版本。AT89C系列单片机为众多嵌入式控制系统提供了一种兼具高灵活性与低成本的应用方案。单片机的可擦除只读存储器,通常简称为EPROM或在此特别指出的FPEROM(Flash Programmable and Erasable Read Only Memory),是微控制器中不可或缺的组成部分。以AT89C51和AT89C2051为例,这两款单片机均内含这种非易失性存储技术。AT89C51拥有4K字节的闪存,而AT89C2051则含有2K字节,它们均采用了ATMEL的高密度非易失性存储器制造工艺,这确保了即便在断电状态下,存储的数据也能保持不变。这些单片机的设计遵循工业标准的MCS-51指令集,这赋予了它们在硬件和软件兼容性方面的广泛适用性。得益于集成了多功能8位CPU和闪存,它们被视作高效微控制器,尤其适用于嵌入式控制系统。单片机的可擦除只读存储器支持重复擦除和编程操作,AT89C系列...
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